有没有一种简单的方法可以在一个 pandas 散点图上绘制多个系列？
Is there a simple way to plot multiple series on one pandas scatter plot?
我经常遇到这个问题；而我目前的解决方案是创建额外的数据框，我觉得必须有一个更简单的解决方案。
这是一个数据示例，其中我有多个具有多个属性的国家：
如果我想绘制人口与萧条 (%) 的关系图，我会写：
ax = df.plot.scatter(x='Population', y='Depression (%)')
这不是很有帮助，因为有明确的线路链接到特定国家 (df['Country'])。有没有一种简单的方法可以绘制不同国家/地区的不同系列 (colors/shapes/etc) 的散点图？
现在我使用 groupby 来分离出各个国家并将它们绘制在相同的轴上 (ax = ax)。
如有任何想法或意见，我们将不胜感激！谢谢！
尝试 c="Country" 然后如果你想要一些漂亮的颜色你可以去 colormap='viridis' 例如 documentation
ax2 = df.plot.scatter(x='length',
y='width',
c='species',
colormap='viridis')
由于您使用字符串作为变量，我们不能直接使用这种方法，需要将数据转换为数字。这可以通过编写来完成：
c=df.country.astype("category").cat.codes
我经常遇到这个问题；而我目前的解决方案是创建额外的数据框，我觉得必须有一个更简单的解决方案。
这是一个数据示例，其中我有多个具有多个属性的国家：
如果我想绘制人口与萧条 (%) 的关系图，我会写：
ax = df.plot.scatter(x='Population', y='Depression (%)')
这不是很有帮助，因为有明确的线路链接到特定国家 (df['Country'])。有没有一种简单的方法可以绘制不同国家/地区的不同系列 (colors/shapes/etc) 的散点图？
现在我使用 groupby 来分离出各个国家并将它们绘制在相同的轴上 (ax = ax)。
如有任何想法或意见，我们将不胜感激！谢谢！
尝试 c="Country" 然后如果你想要一些漂亮的颜色你可以去 colormap='viridis' 例如 documentation
ax2 = df.plot.scatter(x='length',
y='width',
c='species',
colormap='viridis')
由于您使用字符串作为变量，我们不能直接使用这种方法，需要将数据转换为数字。这可以通过编写来完成：
c=df.country.astype("category").cat.codes